【NOIP2005】过河题解

该博客介绍了NOIP2005竞赛中的一道过河问题,青蛙需要从桥的一侧跳到另一侧避开石子。博客提供了问题描述、输入输出文件格式,并给出了样例。博主分析了问题可以通过动态规划解决,动态转移方程为关键,旨在寻找最少踩到的石子数。

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题面

【问题描述】

  在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧。在桥上有一些石子,青蛙很讨厌踩在这些石子上。由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数,我们可以把独木桥上青蛙可能到达的点看成数轴上的一串整点:0,1,……,L(其中L是桥的长度)。坐标为0的点表示桥的起点,坐标为L的点表示桥的终点。青蛙从桥的起点开始,不停的向终点方向跳跃。一次跳跃的距离是S到T之间的任意正整数(包括S,T)。当青蛙跳到或跳过坐标为L的点时,就算青蛙已经跳出了独木桥。
  题目给出独木桥的长度L,青蛙跳跃的距离范围S,T,桥上石子的位置。你的任务是确定青蛙要想过河,最少需要踩到的石子数。

【输入文件】

  输入文件river.in的第一行有一个正整数L(1 <= L <= 10^9),表示独木桥的长度。第二行有三个正整数S,T,M,分别表示青蛙一次跳跃的最小距离,最大距离,及桥上石子的个数,其中1 <= S <= T <= 10,1 <= M <= 100。第三行有M个不同的正整数分别表示这M个石子在数轴上的位置(数据保证桥的起点和终点处没有石子)。所有相邻的整数之间用一个空格隔开。

【输出文件】

  输出文件river.out只包括一个整数,表示青蛙过河最少需要踩到的石子数。

【样例输入】

10
2 3 5
2 3 5 6 7

【样例输出】

2

【数据规模】

对于30%的数据,L <= 10000;
对于全部的数据, L <= 1≤L≤109

### NOIP 2005 过河题解题思路分析 #### 题目描述 在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧。在桥上有一些石子,青蛙非常讨厌踩在这些石子上。给定独木桥的长度 \( L \),以及青蛙每次跳跃的距离范围 \( S \) 到 \( T \),还有桥上的若干石子位置。目标是计算青蛙要想到达对岸至少需要踩多少个石子。 #### 动态规划求解方法 为了最小化青蛙踩到的石子数量,可以采用动态规划的方法来解决这个问题。定义状态数组 `dp[i]` 表示青蛙到达第 i 个位置时所踩到的最少石子数目[^3]。 对于每一个位置 i ,考虑从前一个能跳过来的位置 j (即满足条件 \(i-j\) 属于区间\[S,T\]内的所有j),更新当前 dp 值: \[ dp[i]=min(dp[j]+stone(i)) \] 这里 stone(i) 是判断当前位置是否有石头的一个函数,如果有则返回1,否则返回0。 初始化阶段设置起点处的状态为已知值,比如设 dp[0]=0 或者根据实际情况调整初始值;而对于其他未访问过的节点,则赋予无穷大作为默认值以便后续比较取最小值操作。 最后遍历整个路径直至终点,并输出最终的结果即可获得最优解法下的最小石子数。 ```python def min_stones(L, s, t, stones): INF = float(&#39;inf&#39;) dp = [INF] * (L + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, L + 1): for step in range(s, t + 1): if i >= step: dp[i] = min(dp[i], dp[i - step] + int(i in stones)) return dp[L] ``` 上述代码实现了基于动态规划算法寻找最短路径的过程,在每一步都尝试找到能够使总代价最低的选择方案从而实现全局优化的目的。
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